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          1. 水母繪圖的技術研究

            水母繪圖的技術研究

            2022-09-29 作者: xuzhiping 瀏覽: 216 次

            摘要: 大量水母對人類而言似乎是一種困擾,也許很多人不會將水母視為與氣候變化或其他全球危機相提并論的主要問題。事實上,特別大量的水母可能是氣候變化的一個指標,這原于在溫暖的水中水母的數量會增大很多,水母會對依賴水的發電廠到漁業,造成一定的損害,同時與水母大量繁殖相關的...

            大量水母對人類而言似乎是一種困擾,也許很多人不會將水母視為與氣候變化或其他全球危機相提并論的主要問題。事實上,特別大量的水母可能是氣候變化的一個指標,這原于在溫暖的水中水母的數量會增大很多,水母會對依賴水的發電廠到漁業,造成一定的損害,同時與水母大量繁殖相關的經濟成本也會很高。

            水母通常以幼魚或幼蟲為攝食目標,水母也會消耗魚類種群。一些水母物種也可能對人類有著致命的威脅。越來越溫暖的水域可能意味著未來一年可能會出現更大以及更頻繁的水母數量,因此需要新的工具來發現和研究水母,以免造成重大的健康或經濟損失。然而并非所有水母都會產生相同的有害影響,基于此問題,我們可能還需要更準確地識別給定的物種。

            在流動的深藍色背景下,一張半透明的白色小水母的照片

            在流動的深藍色背景下,一些半透明的白色小水母

            利用衛星圖像和無人機監測水母

            JellyX 是一種用于監測和預測水母的工具 ,它利用衛星圖像并使用洋流數據預測水母以及其運動情況。JellyX 提供網絡地圖來監控大型水母群并預測它們可能最終到達的地方。該工具由歐洲航天局 (ESA) 支持的公司 ColomboSky 創建,其數據來自哥白尼海洋服務。哥白尼計劃使用歐空局制造的哨兵衛星來監測地球系統。

            一些科學家和研究人員利用無人機(UAV)來監測水母,該數據具有近乎實時的性質,可以幫助模型預測和觀察水母。雖然無人機數據可以更及時地進行監測,甚至更有助于校正顯示水母可能擴散的模型,但它們的范圍可能有限,或者在給定條件下并不總是可以滿足操作的條件,有時在水下識別給定的水母物種也可能更好一些。

            水下水母監測系統

            研究人員認為,一種行之有效的方法包括利用水下監測系統,甚至是提供近海岸監測的水下無人機(ROV),通過使用水下監測系統,其目的還在于改善水母識別,幫助確定水母中的特定物種。例如,箱形水母家族可能是毒性最強的水母類型,甚至是最有毒的動物之一,因此識別這些物種對于公共安全至關重要,而其他形式的水母對人類的危害要小得多,甚至對人類無害。

            深藍色背景下的一群棕褐色水母

            深藍色背景下的一群棕褐色水母

            通常情況下水下影像可能有霧或不是很清楚,利用深度學習算法,它具有一定的預處理功能,可以增強圖像,改善物種識別,使研究人員能夠知道水母的危害程度。部署去霧、自適應直方圖均衡化 和多尺度增強的算法使圖像得到一定程度的改進,且對物種識別更加有用,這有助于消除限制水下圖像質量的噪音和其他背景因素。同時可以使用人工神經網絡進行深度學習分類,以進行物種識別,這是自動化的操作過程,可估計水母的規模。

            YOLOv3 算法與圖像增強技術可以同時使用,該方法對于物種識別很很有效。與 ROV一起使用的這種算法有助于區分公眾或經濟面臨的水母規模以及威脅程度,為研究人員和監測人員提供更多信息以校準他們的反應。

            總體而言,通過分析研究人員采取的不同方法,已經證明 GoogLeNet(一種22層神經網絡模型)和 更快的 R-CNN 算法(其中 R 代表區域和卷積神經網絡(CNN))展示了物種識別的最佳結果,該網絡的精度范圍約為96-75%。

            遙感改進了水母群的測繪和跟蹤

            通過結合遙感數據(無人機和衛星數據)以及基于當前數據預測水母運動的算法,讓我們在發現大量水母的能力方面得到了極大的提高。JellyX 可能是大型水母監測的最新技術之一。另一方面,這種工具可能不容易用于物種識別,其中一些水母有可能對我們的健康更有害。利用 ROV 和深度人工神經網絡工具有助于自動檢測給定的水母物種,并更好地了解水母可能給我們帶來的威脅情況。

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